Meta AI는 최근 LLAMA 3를 출시했습니다. 이는 현재 공개적으로 사용 가능한 가장 강력한 대규모 언어 모델입니다. 이는 오픈 소스 모델이 이제 GPT-4와 같은 독점 모델의 성능을 능가하거나 맞추게 되었다는 중요한 이정표를 나타냅니다.

LLAMA 3는 80억 매개변수 모델과 700억 매개변수 모델의 두 가지 버전으로 출시됩니다. 이 모델들은 곧 AWS, Google Cloud, Hugging Face 등 다양한 플랫폼에서 접근할 수 있게 될 것이며, NVIDIA와 같은 주요 하드웨어 제품에서도 지원될 것입니다.

LLAMA 3의 핵심 초점은 신뢰성에 있으며, LL Guard 2와 Code Shield와 같은 새로운 신뢰 및 안전 도구가 도입되었습니다. 또한 모델의 기능이 확장되었고, 문맥 창 길이가 늘어났으며 성능이 향상되었습니다.

Meta AI의 LLAMA 3는 지능과 생산성을 향상시킬 것을 약속하며 선도적인 AI 어시스턴트로 자리매김하고 있습니다. 이 모델들의 출시는 추론 능력, 코딩, 수학 등이 개선된 최신 기술 성능을 보여줍니다. 이 이니셔티브는 다양한 AI 애플리케이션, 도구 및 최적화에 걸쳐 혁신을 촉진하고자 하며, 커뮤니티 참여와 피드백에 중점을 두고 있습니다.

Meta AI의 LLAMA 3 출시는 대규모 언어 모델 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다. 이 오픈 소스 모델은 GPT-4와 같은 독점 모델의 성능을 능가하거나 맞추며, 오픈 소스 AI 분야의 급속한 발전을 보여줍니다.

LLAMA 3는 80억 매개변수 모델과 700억 매개변수 모델의 두 가지 버전으로 출시됩니다. 이 모델들은 곧 AWS, Google Cloud, Hugging Face 등 다양한 플랫폼과 NVIDIA와 같은 주요 하드웨어 제품에서 접근할 수 있게 될 것입니다.

LLAMA 3의 핵심 초점은 신뢰성에 있으며, LL Guard 2와 Code Shield와 같은 새로운 신뢰 및 안전 도구가 도입되었습니다. 또한 모델의 기능이 확장되었고, 문맥 창 길이가 늘어났으며 성능이 향상되었습니다.

Meta AI의 LLAMA 3는 지능과 생산성을 향상시킬 것을 약속하며 선도적인 AI 어시스턴트로 자리매김하고 있습니다. 이 두 가지 새로운 모델의 출시는 추론 능력과 코딩, 수학 분야의 개선된 성능을 보여줍니다.

이 이니셔티브는 다양한 AI 애플리케이션, 도구 및 최적화에 걸쳐 혁신을 촉진하고자 하며, 커뮤니티 참여와 피드백에 중점을 두고 있습니다. LLAMA 3의 기능은 광범위하게 탐구되고 있으며, 벤치마크와 기타 통찰력이 공유되어 그 발전을 보여주고 있습니다.

Meta AI는 12가지 주요 사용 사례를 다루는 1,800개의 프롬프트로 구성된 포괄적인 인간 평가 세트를 개발했습니다. 이 광범위한 평가 과정은 LLAMA 3의 역량을 자사 모델링 팀에 대해서도 편향 없이 평가할 수 있게 합니다.

이 인간 평가 결과는 인상적입니다. LLAMA 3 80억 매개변수 모델이 다양한 범주에서 Claude, Sonic, Mistol, Medium, GPT-3.5와 같은 기존 벤치마크를 능가하고 있습니다. 모델의 승률은 경쟁자들보다 크게 높아, 조언, 브레인스토밍, 코딩, 창의적 글쓰기, 추론, 요약 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

더욱이 LLAMA 3 모델은 Anthropic의 Gemini Pro 1.5와 Cohere 3 Sonic 모델을 능가하며, 현재 이용 가능한 최고의 오픈 소스 대규모 언어 모델로 자리매김하고 있습니다. 이 포괄적인 평가는 LLAMA 3의 비교할 수 없는 역량을 강조하며, AI 분야에서의 게임 체인저로 자리매김하고 있음을 보여줍니다.

Meta AI는 새로운 LLAMA 3 모델을 AWS, Google Cloud, Hugging Face 등 다양한 플랫폼에서 쉽게 접근할 수 있도록 제공하고 있습니다. 이 모델은 80억 매개변수 모델과 700억 매개변수 모델의 두 가지 버전으로 출시되어, 사용자의 필요에 따라 적절한 모델을 선택할 수 있습니다.

LLAMA 3 사용을 시작하려면 Hugging Face에서 80억 매개변수 지시 모델과 700억 매개변수 모델에 접근할 수 있습니다. 아래 설명에 이 모델들에 대한 링크가 제공될 것이므로, 이 최신 오픈 소스 언어 모델의 기능을 탐색하고 테스트할 수 있습니다.

Meta AI는 또한 LLAMA 3 모델과 직접 상호 작용할 수 있는 새로운 통합 구성 요소를 도입했습니다. 이 구성 요소는 프롬프트를 입력하고 모델의 생성 기능을 직접 경험할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 포장 목록 작성부터 다양한 사용 사례 탐색까지, 이 통합 도구를 통해 LLAMA 3의 강력한 기능을 경험할 수 있습니다.

LLAMA 3 모델을 활용하면 향상된 지능, 생산성 향상, 고급 추론 능력 등 다양한 애플리케이션을 unlock할 수 있습니다. 코딩과 수학에 대한 초점은 모델의 기능을 더욱 확장하여, 개발자와 연구자에게 귀중한 자산이 될 것입니다.

LLAMA 3 모델 아키텍처는 이전 LLAMA 2 모델에 비해 상당한 발전을 보여줍니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다:

1. 효율적인 토크나이저: LLAMA 3는 12만 8천 개의 토큰 어휘를 사용하는 토크나이저를 활용하여, 언어 인코딩의 효율성을 높이고 전반적인 성능을 향상시켰습니다.

2. 그룹화된 쿼리 어텐션: 추론 효율성을 높이기 위해 LLAMA 3는 80억 매개변수 모델과 700억 매개변수 모델 모두에서 그룹화된 쿼리 어텐션 메커니즘을 도입했습니다. 이를 통해 최대 8,192개의 토큰으로 구성된 시퀀스를 처리할 수 있으며, 문서 경계 내에서 자기 주의력을 유지하여 LLAMA 2보다 효율성이 향상되었습니다.

3. 확장된 학습 데이터: LLAMA 3의 사전 학습 데이터셋은 LLAMA 2의 데이터셋보다 7배 더 크며, 150조 개 이상의 토큰으로 구성되어 있습니다. 이에는 코드 예제가 4배 더 많이 포함되어, 모델의 코드 생성 능력과 실제 문제 해결 능력이 향상되었습니다.

4. 다국어 기능: 다국어 사용 사례를 고려하여, 사전 학습 데이터셋에는 30개 이상의 언어로 된 5% 이상의 고품질 비영어 데이터가 포함되어 있습니다. 이러한 언어들의 성능은 영어 수준에는 미치지 못하지만, 더 광범위한 언어적 지원을 향한 중요한 발걸음입니다.

5. 엄격한 데이터 필터링: 최고 수준의 학습 데이터 품질을 보장하기 위해, LLAMA 3 개발에는 의미론적 중복 제거 방법과 이전 LLAMA 모델의 뛰어난 데이터 식별 능력을 활용한 텍스트 분류기를 포함한 엄격한 데이터 필터링 파이프라인이 포함되었습니다.

6. 최적의 데이터 혼합: 다양한 데이터 소스를 최종 사전 학습 데이터셋에 혼합하는 최적의 방법을 결정하기 위한 광범위한 실험이 수행되었으며, 이를 통해 모델의 기능이 더욱 향상되었습니다.

이러한 아키텍처 개선과 확장되고 정제된 학습 데이터가 결합되어, LLAMA 3는 매우 효율적이고 다재다능하며 다국어 지원이 가능한 대규모 언어 모델로 자리매김하며, 오픈 소스 AI 기능의 새로운 기준을 설정하고 있습니다.

Meta AI의 Llama 3 출시는 대규모 언어 모델 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다. 이 오픈 소스 모델은 GPT-4와 같은 독점 모델의 성능을 능가하거나 맞추며 인상적인 기능을 보여줍니다.

Llama 3는 거짓 거부율 감소, 추론 능력 향상, 코드 생성 및 지침 따르기 능력 향상 등 여러 가지 핵심 개선 사항을 자랑합니다. 이 모델은 실제 응용 프로그램에 초점을 맞추고 포괄적인 인간 평가를 거쳐 다양한 사용 사례에 적응할 수 있습니다.

모델 아키텍처는 더 큰 어휘와 그룹화된 쿼리 어텐션 메커니즘을 통해 효율성이 최적화되었습니다. 150조 개 이상의 토큰과 4배 더 많은 코드 예제로 구성된 광범위한 사전 학습 데이터셋은 Llama 3의 성능을 더욱 향상시켰습니다.

Meta AI의 오픈 소스 원칙과 커뮤니티 참여에 대한 헌신은 높이 평가할 만합니다. 그들은 AI 생태계 전반에 걸쳐 혁신과 협력을 촉진하고자 합니다. 곧 출시될 4000억 매개변수 모델은 더 큰 발전을 약속하는 흥미로운 전망입니다.

전반적으로 Llama 3는 대규모 언어 모델 개발에서 중요한 이정표를 세우며, 오픈 소스 AI 기능의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.